在互联网行业，创新往往由企业的能力长板驱动，技术突破或商业模式创新是成就巨头的主要动力，时代往往由成功者定义。然而，制造业的生存法则截然不同，其核心是对短板的极致把控——每一件产品的质量缺陷、每一分成本的超支，或每一次交期的延迟，都可能引发连锁反应。对于制造业从业者而言，技术的更新迭代能否作用于工业制造的关键目标，帮助企业解决切实的痛点问题，才是核心要义。

精益制造管理（LEAN）正是这种理念的产物。自20世纪中叶被提出以来，它已广泛应用于全球制造企业，在降低浪费、提升效率和优化流程方面取得了显著成效。然而，随着全球制造业步入工业4.0时代，企业所面临的环境正发生深刻变化。市场需求日益多样化和个性化，客户要求更快的交付速度、更高的质量以及更具性价比的产品。同时，企业还要应对原材料波动、能源成本上升、劳动力短缺等多重挑战。

在此背景下，传统精益的实践模式正面临前所未有的挑战。如何突破传统精益的边界，借助数字技术实现精益管理的进化，成为制造企业转型升级的关键命题。

传统精益管理的瓶颈

虽然“消除浪费、持续改善、以客户为中心”的理念依然适用，但传统精益在实际应用中的工具与机制，已难以满足现代制造对实时性、柔性化、系统协同的更高要求，其局限性日益凸显，主要体现在以下四个方面：

一、多变量问题难以解决

在制造和供应链管理中，许多关键绩效指标（KPI）背后都受到多个因素的共同影响。例如，首次通过率（Right First Time，RFT）衡量产品在不返工的情况下一次性合格的能力，这一指标会受到人员技能、设备状况、原料质量、操作方法和现场环境等多个变量的共同影响。面对如此多变量彼此交织的问题，仅靠人脑难以进行全面判断或快速决策。为了解决这类复杂问题，传统企业普遍采用一种金字塔结构，自上而下对生产任务进行分解：上层决策、中层分析、车间执行。然而这种“分而治之”的方式也存在两个难以克服的结构性瓶颈，一是响应速度慢且滞后，企业难以及时预警和主动应对问题；二是局部最优难以带来整体最优，因为每个层级、每个部门通常只对自己负责的部分进行优化。

二、SOP偏差响应延迟

在制造系统中，标准操作程序（SOP）偏差是造成损失的主要原因之一。当操作人员未能严格按照SOP执行，或者SOP本身存在设计缺陷时，就可能引发一系列问题，比如产品质量缺陷、生产中断、效率下降、原料浪费，甚至造成不必要的库存积压。处理这类SOP偏差，通常需要经历SADE步骤，即感知（Sensing）、分析（Analysis）、决策（Decision）和执行（Execution）。然而，在工业3.0阶段，这四个环节大多依赖人力完成。员工需要花费时间收集信息、沟通情况、判断原因并制定对策，这在面对多变量、复杂问题或数据不透明的情况下尤为困难。特别是当人员经验不足或反应迟缓时，问题处理往往滞后，从而导致损失的不断累积，影响生产的稳定性和企业的盈利能力。

三、微观最优与宏观最优的冲突

在典型的制造系统中，优化工作往往集中在某个具体流程或工艺步骤上，例如，缩短某台设备的换线时间、降低某道工序的报废率，或提高单机的开机利用率。这种以局部环节为目标的改进，被称为“微观最优”，其目的在于提升单点效率。然而，制造系统并非由若干独立的节点组成，而是一个环环相扣、动态耦合的整体网络。在这个系统中，每一个环节的状态都会影响上下游流程，稍有不当就可能引发连锁反应。例如，如果盲目提高某个瓶颈工序的生产节奏，却没有同步调整上下游的节拍与产能，就可能在后续环节形成大量堆积，导致在制品（WIP）激增，反而降低整体流动效率。在这个层面上，精益管理真正的挑战在于：如何在全流程范围内，从客户下单到产品交付，实现整体资源配置、节奏控制与价值流动的系统最优。

四、对经验工人的高度依赖

在传统精益管理实践中，制造企业高度依赖一线经验工人的知识与判断力。然而，随着劳动力市场和产业环境的变化，这种对关键经验人员的依赖正面临严峻挑战，包括员工高流动性削弱了经验积累，培训成本高且周期长，学习曲线陡峭等。因此，这种对少数关键人员的过度依赖，严重制约了精益管理的可持续性、可复制性与组织扩展性。当这些关键人员离开或换岗时，企业往往会面临知识断层、效率下滑或改善停滞等风险。

数字化精益管理解决制造企业痛点

随着工业物联网、运营数字孪生以及AI等技术的出现，生产运营决策能力发生了根本改变。以此为驱动的新一轮工业革命，有望彻底解决上述问题，从而为制造企业的降本增效开辟全新道路。例如，工业AI可以解决宏观层面优化的多变量、多目标、多约束问题，满足“既要又要”的高要求；工业物联网技术的加入，使得工业AI能够实时感知甚至超前预判所发生的事情，并且缩短决策链路，实现高效执行。

埃森哲将这种全新的模式称为“数字化精益制造运营管理”（Digital Lean）（见图一）。它在保留精益核心的基础上，通过数字技术的加持，突破了传统精益在数据获取、响应速度、系统协同等方面的局限，使改善变得更及时、更深入、更广泛。

与其说Digital LEAN是“用数字工具做精益”，不如说它在价值逻辑、组织方式与工作方法上实现了深层革新，主要体现在以下三方面：

一、从“局部最优”走向“系统最优”

传统精益关注某条产线或某个工序的效率提升；而Digital LEAN基于全流程数据和AI分析，定位系统瓶颈、优化整体协同路径，真正实现从客户下单到产品交付全过程的价值最大化。

二、从“事后响应”转向“实时响应”甚至“预判式响应”

传统精益需等问题出现后再由人工分析解决，响应滞后；而Digital LEAN借助工业互联网与AI，实现实时监测与快速应对，甚至能在问题发生前进行预测和预防，大幅减少波动与损失。

三、从“管理现场”转向“感知客户”

传统精益强调现场（Gemba）管理，着眼于生产流程；而Digital LEAN借助互联技术与客户数据，打通从市场到车间的信息链，实现以客户需求为导向的动态计划和敏捷执行，真正做到了“以客户为中心”。

数字化精益管理下的数据和人才重塑

过去数十年，人们见证了数字网络从一个巨大的数据积累器，转变为能够实现惊人商业成功的数字化平台。这种转变如此彻底和全面，以至于让人们习以为常，形成了“数据创造价值、大数据创造大价值”的普遍观念。

然而，当这种“以数据为中心”的模式应用于制造业时，大数据的魔力却突然消失了。制造商在数据收集和存储方面的投资，不但没有创造价值，反而变成了成本高昂且回报微薄的努力。

近年来，制造行业的高管们开始意识到，在这一特殊领域，没有工程知识支撑的数据只会徒增收集和存储的成本。相反，能够被AI“看”得懂的、数字化表达的工程领域知识才是关键。

此外，面向未来的高复合型人才将成为核心资源。他们需要同时具备工程知识（如供应链运营、生产运营、产品生命周期端到端工程）、数字化能力与财务敏锐度，而不仅仅是工艺设计、生产执行或成本控制等单一领域的专家。他们能够以知识图谱的方式表达问题与工程知识，以消除浪费为财务目标，利用数字化技术以“小步快跑”的方式持续改善生产运营效率。

数字化精益的演进路径

企业推行数字化精益，通常会经历四个阶段（见图二）。这种演进过程并非线性，而是一个不断迭代、螺旋上升的过程。企业应根据自身成熟度与战略目标，制定差异化路径，逐步实现从“精益改善”向“数字精益”的跃迁。

在这个过程中，企业要告别“工具堆砌”的误区。尽管工具能在局部场景带来改进，但长期来看通常会带来数据孤岛、经验难沉淀、复制成本高、流程闭环缺失等问题。要实现可持续、可复制的数字化精益，关键在于平台化思路，即打造一套统一的数字运营平台，借助这样的平台，企业不仅能完成一次改善，更能持续推动改善的发生。这种数字运营平台通常包括以下核心能力：

•    数据统一接入：打通“人、机、料、法、环”各类数据源，构建共享的数据底座；
•    知识模型沉淀：将专家经验和改进方法转化为机器可读的规则与算法，形成可复用的知识资产；
•    跨流程协同：统一计划、质量、设备、生产等模块，形成闭环执行与联动响应；
•    自学习与持续优化机制：AI模型在运行中自动迭代，持续提升异常预测和决策准确度；
•    可扩展架构：支持从单条产线到多工厂、跨地域的快速复制与推广。

我们建议企业：

以客户价值为锚点，重构精益逻辑。不再局限于局部效率，而是聚焦于价值链端到端优化，把改善目标锚定在客户体验与经营结果上。

以平台思维为抓手，打造数字化精益操作系统。不再依赖碎片化工具，而是构建具备数据融合、知识沉淀与AI驱动能力的一体化平台，让改善成为系统化能力。

以组织变革为保障，推动能力与机制升级。建立数字素养导向的人才模型，推动“人机共创”的新型工作方式，用机制保障知识传承、共享与持续演进。

数字化精益是一个持续的旅程，制造企业需要紧跟技术的发展步伐，在人员、流程和技术等环节果断进行重塑，以终为始地开展顶层设计，借助数字化精益管理实现真正以客户为中心的生产运营，使其成为企业夯实竞争力的基石。